Integración de MLOps en la administración de riesgo de modelos : un enfoque innovador para la fiabilidad y robustez en modelos predictivos
Fecha
2024
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
Este documento explora la propuesta de integración de metodologías de Operación de Modelos de Aprendizaje de Maquina (Machine Learning Operations - MLOps) en la Administración de Riesgo de Modelo (Model Risk Management - MRM) para promover la gestión efectiva de riesgo. A través de una revisión sistemática de la literatura, se examinan definiciones y prácticas actuales de MLOps y MRM, destacando su aplicabilidad en diversas industrias, y no exclusivamente para el sector financiero. El estudio identifica los desafíos clave de la MRM, como la validación de modelos y la calidad de los datos, y propone soluciones basadas en principios de MLOps y sus herramientas. Esta propuesta sugiere que la temática desarrollada en este documento puede reportar algún grado de novedad, y que además MLOps puede abordar efectivamente los retos de MRM, mejorando la administración del ciclo de vida de los modelos y asegurando el cumplimiento regulatorio, lo que es crucial para la estabilidad y eficiencia operativa de las instituciones.
Palabras clave
MLOPS, MRM, Administración de riesgo de modelos, Operación de modelos, Aprendizaje de máquina, ML